TIM Big Data Challenge: i 10 finalisti

TIM Big Data Challenge, il contest dedicato alla creazione e allo sviluppo di idee tecnologiche innovative in ambito Big Data, sta per volgere al termine. Partito ufficialmente a maggio, il contest ha coinvolto molti appassionati e professionisti del settore provenienti da tutto il mondo, che hanno avuto l’opportunità nel corso dei mesi di confrontarsi e rispondere alla sfida:  Big Data for Competitiveness Boost: come possono i dati contribuire alla crescita e alla competitività del Paese?

Un’opportunità concreta per ricercatori, professionisti e appassionati, ma anche un’occasione per confrontarsi su un tema molto attuale: come organizzare e mettere in relazione le informazioni digitali che ci circondano, sempre e ovunque, affinché possano effettivamente migliorare la vita degli individui, delle aziende e della comunità?

In tanti hanno risposto a questa domanda con progetti concreti e innovativi, ma solo 10 sono stati selezionati dal comitato del contest  per l’evento conclusivo che si terrà in occasione del Big Data Jama Roma il 21 settembre. L’evento è dedicato ai finalisti che in questa circostanza potranno mostrare al pubblico il loro progetto, ma soprattutto sarà il momento dedicato alla premiazione dei vincitori.

Conosciamo più da vicino i finalisti.

 

Ecco i 10 progetti selezionati*

  • AirMAP - Air pollution exposure using Mobile phone-based Activity Patterns (AirMAP) - Academic Track
  • Florian Goossens for Datatonic - Investor Atlas - Industrial Track
  • IBIMET - BigAir (BigData driving next generation of Air quality numerical models) - Academic Track
  • Sixth Sense - Intuition @ Milan - Industrial Track
  • UrbaNet Team - Mobile Traffic Signatures in the Urban Landscape - Academic Track
  • Modeling Laboratory group, INAIL DIMEILA Dep.nt - AssessmenT of metropolitan populaTion mobility and its influence on air pollution Exposure by integrated models and Mobile Phone data (ATTEMPt) - Academic Track
  • UNIMORE - Interaction Diversity to Measure Social Capital: a data-driven analysis of north-south divide in Italy - Academic Track
  • RiskPredictor Academic Track
  • Uni.Lu - A Novel Multi-Criteria Happiness Index for Cities (H-index) - Academic Track
  • IBM Research - togetThere: leveraging Big Data and mobile information for smarter tourism - Industrial Track
*Approfondimenti in lingua inglese